Modeling topographical density for geoid determinationThis article is one of a series of papers published in this Special Issue on the theme<i>GEODESY</i>.
Notice bibliographique
Résumé
In geoid computation, effects of real three-dimensional topographic masses on the Earth’s gravity field must be accurately quantified and, in the Stokes–Helmert scheme, replaced with effects of those masses condensed on the geoid. The most comprehensive modern schemes for evaluation of topographical effects account for terrain effects, use a spherical model of topography, and incorporate two-dimensionally varying models of topographical mass density. In this contribution, we employ a three-dimensionally varying model of topographical density. We use Newton’s integration to determine the direct topographical effect (DTE) on gravity and primary indirect topographical effect (PITE) on gravity potential. Lastly, we apply Stokes’ integration to calculate the DTE, PITE, and secondary indirect topographical effect (SITE) on geoidal height. We focus here on validation of our results and demonstration of our software’s capabilities. We present results for the simple geometrical shape of a disc under various rotations and for the anomalous density of lake waters. Effects on geoidal height for these simulations reach centimetre level, up to 2.2 cm in magnitude. For a simulation of the effects of neglected mass anomalies of the lakes, we find results reaching 0.8 cm in magnitude. We examine the behavior of our results as calculated using various step sizes for numerical integration and by comparing numerical results with analytical results for the specific case of a disc. These results suggest that the maximum percent error of our results is about 23.5% for the DTE on gravity and 7.6% for the PITE on gravity potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».